Модели и алгоритмы нелинейно преобразованных гибридных систем прямого адаптивного управления

• Автор: Шевко, Денис Геннадьевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Благовещенск
• Количество страниц: 149 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. МЕТОД СИНТЕЗА ГИБРИДНЫХ СИСТЕМ ПРЯМОГО

АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЛИНЕЙНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ

1.1. Характеристика проблемы управления в условиях априорной неопределенности

1.2. Способы построения гибридных систем прямого адаптивного управления

1.3. Общая постановка задачи синтеза бсспоисковых ГСПАУ

1.4. Критерий гиперустойчивости для нелинейно преобразованных гибридных систем

1.5. Основные этапы синтеза беспоисковых ГСПАУ на основе критерия гиперустойчивости и нелинейного преобразования
Выводы по главе Глава 2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ГИБРИДНЫХ НЕЛИНЕЙНО ПРЕОБРАЗОВАННЫХ СИСТЕМ ПРЯМОГО АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ С ЯВНОЙ ЭТАЛОННОЙ МОДЕЛЬЮ

2.1. Постановка задачи синтеза систем с явным эталоном

2.2. Синтез алгоритмов настройки для систем со скалярным управлением
2.3. Синтез алгоритмов настройки для систем с векторным управлением
2.4. Робастные алгоритмы настройки систем управления
2.5. Моделирование гибридных систем с явной эталонной моделью
Выводы по главе
Глава 3. АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ГИБРИДНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ С НЕЯВНОЙ ЭТАЛОННОЙ МОДЕЛЬЮ
3.1. Постановка задачи синтеза систем с неявным эталоном
3.2. Синтез алгоритмов настройки для систем без запаздывания
3.3. Синтез алгоритмов настройки для систем с запаздыванием
по состоянию
3.4. Робастные алгоритмы настройки для систем с неявным
эталоном
3.5. Алгоритмы адаптивного управления неминимальнофазовыми объектами
3.6. Моделирование гибридных систем с неявной эталонной
моделью
Выводы по главе
Глава 4. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ГИБРИДНЫХ
СИСТЕМ ПРЯМОГО АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ
4.1. Пакет прикладных программ в интерактивной среде МаЛаЬ
4.2. Прикладное моделирование гибридных систем управления
на примере энергосистем
Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Неопределенность вызывается рядом объективных причин и, как правило, проявляется в отсутствии полных сведений относительно параметров или характеристик объекта, а также относительно приложенных к объекту управления внешних возмущающих и задающих воздействий. Кроме того, при эксплуатации системы параметры объекта управления и среды функционирования могут изменяться непредвиденным заранее образом и тогда нсстанио-нарность выступает как один из видов неопределенности. К числу факторов неопределенности в автоматизированных системах управления технологическими процессами относятся: изменение режимов работы оборудования, нестабильность характеристик сырья и топлива, загрязнение и износ оборудования, старение катализатора и т. В системах управления ядерным реактором к факторам неопределенности следует отнести выгорание топлива, отравление продуктами распада и температурные эффекты. При создании автоматических систем управления технологическими процессами в химической промышленности [6, , ] и металлургии [1], в различных производственных процессах (пиролиз бензина, обработка металла резанием, доменное производство) также используются методы адаптации, поскольку получение достаточно полной модели объекта управления представляет собой сложную задачу, связанную с проведением длительных и дорогостоящих исследований. Идеи и методы адаптивного подходы нашли свое применение в экономике [], при автоматизации производства строительных материалов [2, , , , ], в управлении железнодорожным транспортом [, , , ]. Новый и перспективный класс образуют задачи, возникающие в системных исследования (управление развитием городских и региональных систем, управление в агроэкосистемах, распределение водных ресурсов и т. Вышеперечисленные примеры хотя и отражают разнообразие задач адаптивного управления, но не претендуют на полную характеристику их применения в теории автоматического управления. Однако, ограничиваясь только указанными объектами управления, следует отметить, что создание систем управления для большинства из них затруднено не только априорной неопределенностью, но и наличием временного запаздывания, которое необходимо учитывать при разработке систем управления. Типичными примерами таких объектов в химической промышленности служат дистилляционные колоны []. В работах [5, , , , , - , 8] показано, что современные силовые авиационные установки представляют собой объекты с запаздыванием. В работе рассматривались только объекты с запаздыванием по состоянию. Таковыми являются радиофизические системы, системы управления ирригационными сооружениями, процесс производства бумаги, процесс горения в жидкостном реактивном'двигателе, процесс сушки и т. Решение данной задачи в классе линейных динамических объектов с запаздыванием представляет собой хотя и частную, но весьма актуальную задачу адаптивного управления динамическими объектами, имеющую важное практическое значение. Существенное отличие адаптивных методов управления от классических заключается в том, что они обеспечивают выполнение требований конкретной цели управления не для одного полностью определенного объекта, а для нескольких произвольных объектов, принадлежащих некоторому известному множеству или классу. Следуя [, 9] отметим, что класс адаптивности определяет границы возможных изменений параметров управляемого объекта и действующих на объект возмущений, то есть по сути дела является заданием уровня априорной неопределенности в системе управления. Указание объема начальной информации является необходимым условием в задаче построения адаптивных систем, так как уровень априорной неопределенности определяет тип адаптивной системы управления. Термин “адаптивные системы” настолько широкий и неопределенный, что дискуссия по нему, зародившись еще в -х годах XX в. Наиболее полно эта дискуссия отражена в работе []. В отечественной литературе до -х годов использовался термин “самонастраивающиеся системы” [, 7]; после -х годов распространилось название “адаптивные системы”, вслед за Д. Сариди-сом [], некоторые авторы используют термин “самоорганизующие системы” [].